#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# 第1行注释可以让这个hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行，
# 第2行注释表示.py文件本身使用标准UTF-8编码：
# namedtuple：表示一个点的坐标
print("#############namedtuple#############")
from collections import namedtuple

Point = namedtuple("Point", ['x', 'y'])
point = Point(2, 5)
print('x的坐标为：', point.x)
print('y的坐标为：', point.y)
# namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。
# 这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数据类型，它具备tuple的不变性，又可以根据属性来引用，使用十分方便。
# point是tuple和Point的子类
print('point是Point的子类', isinstance(point, Point))
print('point是tuple的子类', isinstance(point, tuple))
# 类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：
# namedtuple('名称', [属性list]):
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])

# deque
# 使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
# deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
print("#############deque#############")
from collections import deque

list = deque(['a', 'b', 'c', 'd'])
list.append("e")
list.appendleft("first")
print('list：', list)

# defaultdict
# 使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：
print("#############defaultdict#############")
from collections import defaultdict

dict_default = defaultdict(lambda: 'value')
dict_default["a"] = "a的value"
dict_default["b"] = "b的value"
print(dict_default['a'])
print(dict_default.get('b'))
print(dict_default['c'])  # 会将key='c'的值赋为value='value'
print(dict_default.get('c'))
# 注意默认值是调用函数返回的，而函数在创建defaultdict对象时传入。
# 除了在Key不存在时返回默认值，defaultdict的其他行为跟dict是完全一样的。

# OrderedDict
# 使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
# 如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
print("#############OrderedDict#############")
from collections import OrderedDict

d_dict = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print('d_dict:', d_dict)
d_orderdict = OrderedDict([('a', 3), ('b', 2), ('c', 1)])
print('d_orderdict:', d_orderdict)
# OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：
d_ordered_dict = OrderedDict()
d_ordered_dict['x'] = 'a'
d_ordered_dict['z'] = 'a'
d_ordered_dict['y'] = 'a'
print('d_ordered_dict:', d_ordered_dict)
# OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：
from collections import OrderedDict


class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)


print("#############ChainMap#############")
# ChainMap
# ChainMap可以把一组dict串起来并组成一个逻辑上的dict。ChainMap本身也是一个dict，但是查找的时候，会按照顺序在内部的dict依次查找。
# 什么时候使用ChainMap最合适？举个例子：应用程序往往都需要传入参数，参数可以通过命令行传入，可以通过环境变量传入，还可以有默认参数。
# 我们可以用ChainMap实现参数的优先级查找，即先查命令行参数，如果没有传入，再查环境变量，如果没有，就使用默认参数。
from collections import ChainMap
import os, argparse

# 构造缺省参数:
defaults = {
    'color': 'red',
    'user': 'guest'
}
# 构造命令行参数:
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = {k: v for k, v in vars(namespace).items() if v}

# 组合成ChainMap:
combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)

# 打印参数:
print('color=%s' % combined['color'])
print('user=%s' % combined['user'])

print("#############Counter#############")
# Counter
# Counter是一个简单的计数器，例如，统计字符出现的个数：
from collections import Counter

str = 'fjlyoyalfljsdf'
c = Counter()
for i in str:
    c[i] = c[i] + 1
print(c)
